【摘 要】
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在光伏发电过程中,由于天气、地理位置等不可避免因素会导致光伏组件受到的光照并非是均匀的,或者部分组件并未受到光照,在这种条件下组件的发电效率会失去平衡并出现“热斑现象”,从而引发系统的工作效率下降,甚至局部过热导致组件的烧坏,具有一定安全隐患。在光伏组件受到的光照辐射强度分散不均匀的情况下,这时功率输出曲线P-V并非仅存在一个最大功率点,多个峰值会让传统的最大功率点跟踪（MPPT）控制算法在进行寻
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在光伏发电过程中,由于天气、地理位置等不可避免因素会导致光伏组件受到的光照并非是均匀的,或者部分组件并未受到光照,在这种条件下组件的发电效率会失去平衡并出现“热斑现象”,从而引发系统的工作效率下降,甚至局部过热导致组件的烧坏,具有一定安全隐患。在光伏组件受到的光照辐射强度分散不均匀的情况下,这时功率输出曲线P-V并非仅存在一个最大功率点,多个峰值会让传统的最大功率点跟踪（MPPT）控制算法在进行寻优的时候只能够追踪到其中某一个峰值,该点通常情况下并非最大功率,会造成系统功率的损失。本文针对P-V曲线多峰值问题选择基于改进的猫群算法进行MPPT控制,通过仿真与传统算法的对比验证了能够有效解决多峰值问题,且具有可行性和良好的寻优能力。本文从光伏系统的结构以及分类入手进行简介,详细叙述了光伏电池等效模型及数学原理,并在MATLAB/Simulink中搭建模型进行输出特性分析,分析“热斑效应”出现的条件与场合以及对光伏组件会产生怎样的危害,通过“并联旁路二极管”可解决发热问题,但是随之而来又会出现新的问题,组件的功率输出又会受到影响呈现多峰值情况。然后对常规的MPPT算法进行理论研究,介绍了各算法的实现原理及过程并在动态光照条件下模拟遮荫过程仿真对比了各个算法的优缺点及使用场合,选择全局搜索能力较强的CSO算法来应对多峰值问题。首先详细介绍该算法的基本原理与数学实现过程以及几种优化思路,针对算法中的位置更新公式以及惯性权重进行改进,优化了当算法迭代前期追踪到全局最优时惯性权重不能有效减小的问题,接着介绍算法在MPPT中的实现过程并在MATLAB/Simulink中搭建仿真模型进行仿真验证,与两种传统算法进行对比,验证出该算法的跟踪速度和收敛精度均优于传统算法。以DSP28335为核心设计了MPPT控制器,包括硬件部分和软件部分。通过实验验证了在遮荫条件下MPPT控制器能够有效跟踪到最大功率点。图[61]表[4]参[81]
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